No contratarías sin una descripción de puesto. Tampoco deberías hacerlo con la IA
No contratarías a una persona sin una descripción de puesto. Tampoco implementes un agente de IA sin una.
Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.
Conclusiones Clave
- Los agentes de IA necesitan roles definidos, datos limpios y supervisión, no autonomía ciega.
- Trata a la IA como una contratación: asígnale responsabilidades acotadas, capacitación y gestión del desempeño.
Hoy, los fundadores se enfrentan a un dilema práctico que veo en casi todas las reuniones de estrategia. Anhelan la eficiencia de la inteligencia artificial (IA), pero les aterra introducirla en flujos de trabajo críticos para el negocio. Temen que un sistema autónomo pueda alucinar, ofender a un cliente o romper un proceso que tomó años construir.
El mercado ya dejó atrás la fase de experimentación ociosa. Según el AI Index Report 2025 de Stanford HAI, el 78% de las empresas utilizó IA en 2024.
La pregunta ya no es si usas IA, sino cuánta autonomía le permites. En este contexto, IBM llama a 2025 “el año de los agentes de IA”, mientras que Capgemini subraya que la confianza —no la capacidad— es ahora la principal barrera para su adopción.
Para escalar operaciones de verdad, es necesario cambiar el enfoque. No estás comprando una suscripción de software. Estás contratando a un empleado digital. La clave para integrar IA sin generar caos es elegir las tareas correctas, estructurar el conocimiento del equipo y construir bucles de retroalimentación confiables.
Así es como pasar de jugar con chatbots a desplegar una fuerza laboral.
Relacionado: La IA no te reemplazará — pero tu previsibilidad sí. Así es como puedes volverte irremplazable
Entiende la diferencia entre hablar y actuar
Antes de implementar cualquier cosa, tu equipo debe comprender la decisión estratégica que hay detrás de la tecnología. Un chatbot estándar es pasivo: espera una instrucción y predice la siguiente palabra más probable. Los modelos de IA generativa como ChatGPT y Gemini dominaron esta predicción, pero la predicción por sí sola no es agencia.
A medida que la IA agéntica madura, veo a las empresas dividirse en dos bandos. El primero trata a un agente como un asistente universal que completa tareas interactuando con herramientas externas. El segundo enfoque está impulsado por el ecosistema, donde el agente se convierte en un nuevo punto de entrada a los propios servicios de la empresa.
Los asistentes a nivel ecosistema, como Alexa, Copilot o Alice AI, siguen este segundo patrón. Actúan como un tejido conectivo que dirige a los usuarios y completa flujos de trabajo a través de sistemas propios, en lugar de limitarse a responder preguntas.
La verdadera autonomía proviene de esta capacidad de decidir y actuar dentro de sistemas reales. Vemos su forma más pura en el mundo físico. Los vehículos autónomos no solo predicen texto. Predicen cómo se comportarán los objetos del mundo real en el siguiente segundo y toman decisiones basadas en ese razonamiento.
Cuando entiendes que un agente se parece más a un coche autónomo que a un motor de búsqueda, te das cuenta de que no puedes simplemente encenderlo y esperar lo mejor. Necesitas una estructura de gestión.
Relacionado: ¿Preguntas o respuestas? Sam Altman revela la clave para destacar en la era de la IA
Define el rol y el alcance de la responsabilidad
El mayor error que veo cometer a los fundadores es darle a un agente de IA un objetivo vago. Nunca contratarías a un empleado junior y le dirías simplemente que “se encargue del soporte”. Le asignarías un turno específico, un nivel concreto de tickets y un manual de protocolos.
Debes hacer exactamente lo mismo con tu agente. Mapea los procesos en los que la automatización aporta un valor claro. Por lo general, esto ocurre al gestionar solicitudes, clasificar datos o conectar servicios dispares.
Selecciona dos o tres tareas iniciales. Por ejemplo, no le pidas al agente que gestione toda la comunicación con clientes. Mejor pídele que redacte respuestas para tickets de soporte de Nivel #1 relacionados con retrasos en envíos, que luego un humano aprobará. Establece expectativas medibles en cuanto a tiempos de respuesta y precisión.
Relacionado: Cómo hacer que la IA trabaje para ti — y no en tu contra
Limpia tus datos antes de entrenar
Un agente de IA depende por completo de los datos que le proporciones. En mi experiencia, aquí es donde fallan la mayoría de las implementaciones. Si tus datos internos están desordenados, el resultado de tu agente también lo estará.
Piénsalo como la incorporación de un nuevo empleado. Si le entregas a alguien un manual de capacitación lleno de información contradictoria, errores tipográficos y políticas obsoletas, fracasará. Antes de lanzar, debes revisar tus fuentes actuales: tu CRM, los registros de chat, los hilos de correo electrónico y las transcripciones de llamadas.
Es necesario depurar estos datos eliminando duplicados, corrigiendo errores y archivando entradas desactualizadas. Contar con un conjunto inicial sólido de al menos varios cientos de ejemplos de alta calidad mejorará de forma drástica la confiabilidad.
Ejecuta un piloto con supervisión estricta
Una vez que tengas listo a tu “empleado” y su “manual de capacitación”, necesitas un periodo de prueba. Recomiendo una fase piloto de cuatro semanas.
Utiliza este periodo para comprender sus fortalezas y limitaciones. Dado que el agente opera dentro de tus procesos, debes definir reglas claras de colaboración. Es necesario decidir quién revisa su desempeño. Durante la primera semana, esto debería ser una revisión diaria. Pasado el primer mes, podría convertirse en una auditoría semanal por muestreo.
Lo más importante es definir qué ocurre cuando comete un error. Un agente necesita un protocolo de “romper el cristal en caso de emergencia”, que le permita transferir de inmediato a un cliente confundido a un supervisor humano.
Relacionado: La IA te hace más rápido… y más torpe (si no te das cuenta)
Prepara a tu equipo para el cambio
Por último, recuerda que tu equipo humano debe estar de acuerdo con esta transformación. Nombra a un curador de IA dentro del equipo, responsable de supervisar la calidad y actualizar las instrucciones. Cuando el agente procese 1,000 solicitudes sin necesidad de escalar, celebra ese logro. Muéstrale a tu equipo que, gracias a que el agente se encargó de la captura rutinaria de datos, pudieron dedicar su día a estrategias de alto valor para los clientes. Si tratas a tus agentes de IA con el mismo rigor y nivel de supervisión que a tu personal humano, pasarás muy rápido del hype al impacto real.
Conclusiones Clave
- Los agentes de IA necesitan roles definidos, datos limpios y supervisión, no autonomía ciega.
- Trata a la IA como una contratación: asígnale responsabilidades acotadas, capacitación y gestión del desempeño.
Hoy, los fundadores se enfrentan a un dilema práctico que veo en casi todas las reuniones de estrategia. Anhelan la eficiencia de la inteligencia artificial (IA), pero les aterra introducirla en flujos de trabajo críticos para el negocio. Temen que un sistema autónomo pueda alucinar, ofender a un cliente o romper un proceso que tomó años construir.
El mercado ya dejó atrás la fase de experimentación ociosa. Según el AI Index Report 2025 de Stanford HAI, el 78% de las empresas utilizó IA en 2024.
La pregunta ya no es si usas IA, sino cuánta autonomía le permites. En este contexto, IBM llama a 2025 “el año de los agentes de IA”, mientras que Capgemini subraya que la confianza —no la capacidad— es ahora la principal barrera para su adopción.
Para escalar operaciones de verdad, es necesario cambiar el enfoque. No estás comprando una suscripción de software. Estás contratando a un empleado digital. La clave para integrar IA sin generar caos es elegir las tareas correctas, estructurar el conocimiento del equipo y construir bucles de retroalimentación confiables.
Así es como pasar de jugar con chatbots a desplegar una fuerza laboral.
Relacionado: La IA no te reemplazará — pero tu previsibilidad sí. Así es como puedes volverte irremplazable
Entiende la diferencia entre hablar y actuar
Antes de implementar cualquier cosa, tu equipo debe comprender la decisión estratégica que hay detrás de la tecnología. Un chatbot estándar es pasivo: espera una instrucción y predice la siguiente palabra más probable. Los modelos de IA generativa como ChatGPT y Gemini dominaron esta predicción, pero la predicción por sí sola no es agencia.
A medida que la IA agéntica madura, veo a las empresas dividirse en dos bandos. El primero trata a un agente como un asistente universal que completa tareas interactuando con herramientas externas. El segundo enfoque está impulsado por el ecosistema, donde el agente se convierte en un nuevo punto de entrada a los propios servicios de la empresa.
Los asistentes a nivel ecosistema, como Alexa, Copilot o Alice AI, siguen este segundo patrón. Actúan como un tejido conectivo que dirige a los usuarios y completa flujos de trabajo a través de sistemas propios, en lugar de limitarse a responder preguntas.
La verdadera autonomía proviene de esta capacidad de decidir y actuar dentro de sistemas reales. Vemos su forma más pura en el mundo físico. Los vehículos autónomos no solo predicen texto. Predicen cómo se comportarán los objetos del mundo real en el siguiente segundo y toman decisiones basadas en ese razonamiento.
Cuando entiendes que un agente se parece más a un coche autónomo que a un motor de búsqueda, te das cuenta de que no puedes simplemente encenderlo y esperar lo mejor. Necesitas una estructura de gestión.
Relacionado: ¿Preguntas o respuestas? Sam Altman revela la clave para destacar en la era de la IA
Define el rol y el alcance de la responsabilidad
El mayor error que veo cometer a los fundadores es darle a un agente de IA un objetivo vago. Nunca contratarías a un empleado junior y le dirías simplemente que “se encargue del soporte”. Le asignarías un turno específico, un nivel concreto de tickets y un manual de protocolos.
Debes hacer exactamente lo mismo con tu agente. Mapea los procesos en los que la automatización aporta un valor claro. Por lo general, esto ocurre al gestionar solicitudes, clasificar datos o conectar servicios dispares.
Selecciona dos o tres tareas iniciales. Por ejemplo, no le pidas al agente que gestione toda la comunicación con clientes. Mejor pídele que redacte respuestas para tickets de soporte de Nivel #1 relacionados con retrasos en envíos, que luego un humano aprobará. Establece expectativas medibles en cuanto a tiempos de respuesta y precisión.
Relacionado: Cómo hacer que la IA trabaje para ti — y no en tu contra
Limpia tus datos antes de entrenar
Un agente de IA depende por completo de los datos que le proporciones. En mi experiencia, aquí es donde fallan la mayoría de las implementaciones. Si tus datos internos están desordenados, el resultado de tu agente también lo estará.
Piénsalo como la incorporación de un nuevo empleado. Si le entregas a alguien un manual de capacitación lleno de información contradictoria, errores tipográficos y políticas obsoletas, fracasará. Antes de lanzar, debes revisar tus fuentes actuales: tu CRM, los registros de chat, los hilos de correo electrónico y las transcripciones de llamadas.
Es necesario depurar estos datos eliminando duplicados, corrigiendo errores y archivando entradas desactualizadas. Contar con un conjunto inicial sólido de al menos varios cientos de ejemplos de alta calidad mejorará de forma drástica la confiabilidad.
Ejecuta un piloto con supervisión estricta
Una vez que tengas listo a tu “empleado” y su “manual de capacitación”, necesitas un periodo de prueba. Recomiendo una fase piloto de cuatro semanas.
Utiliza este periodo para comprender sus fortalezas y limitaciones. Dado que el agente opera dentro de tus procesos, debes definir reglas claras de colaboración. Es necesario decidir quién revisa su desempeño. Durante la primera semana, esto debería ser una revisión diaria. Pasado el primer mes, podría convertirse en una auditoría semanal por muestreo.
Lo más importante es definir qué ocurre cuando comete un error. Un agente necesita un protocolo de “romper el cristal en caso de emergencia”, que le permita transferir de inmediato a un cliente confundido a un supervisor humano.
Relacionado: La IA te hace más rápido… y más torpe (si no te das cuenta)
Prepara a tu equipo para el cambio
Por último, recuerda que tu equipo humano debe estar de acuerdo con esta transformación. Nombra a un curador de IA dentro del equipo, responsable de supervisar la calidad y actualizar las instrucciones. Cuando el agente procese 1,000 solicitudes sin necesidad de escalar, celebra ese logro. Muéstrale a tu equipo que, gracias a que el agente se encargó de la captura rutinaria de datos, pudieron dedicar su día a estrategias de alto valor para los clientes. Si tratas a tus agentes de IA con el mismo rigor y nivel de supervisión que a tu personal humano, pasarás muy rápido del hype al impacto real.
